一項(xiàng)新的人工智能程序?qū)椭芯咳藛T提高他們的藥物研發(fā)力度。
該項(xiàng)目名為 TopoFormer，由密歇根州立大學(xué)數(shù)學(xué)系研究基金會教授郭偉領(lǐng)導(dǎo)的跨學(xué)科團(tuán)隊(duì)開發(fā)。TopoFormer 將分子的三維信息轉(zhuǎn)化為典型的基于人工智能的藥物相互作用模型可以使用的數(shù)據(jù)，從而擴(kuò)展這些模型預(yù)測藥物有效性的能力。
“有了人工智能，你可以讓藥物研發(fā)更快、更高效、更便宜，”魏先生說，他同時(shí)在生物化學(xué)和分子生物學(xué)系以及電氣和計(jì)算機(jī)工程系任職。
魏先生和他的團(tuán)隊(duì)在《自然機(jī)器智能》雜志上發(fā)表了有關(guān)他們工作的論文。
結(jié)構(gòu)說明
魏教授說，在美國，開發(fā)一種藥物大約需要十年時(shí)間，耗資約 20 億美元。他補(bǔ)充說，藥物試驗(yàn)大約占了一半的時(shí)間，而另一半時(shí)間則用于發(fā)現(xiàn)新的治療候選藥物進(jìn)行測試。
TopoFormer 有可能縮短開發(fā)時(shí)間。這樣一來，它就可以降低開發(fā)成本，從而降低下游消費(fèi)者的藥品價(jià)格。這對于罕見病尤其有用，因?yàn)榛颊邤?shù)量有限意味著制藥公司需要收取更多費(fèi)用才能收回成本。
盡管研究人員目前使用計(jì)算機(jī)模型來輔助藥物研發(fā)，但由于問題的變量眾多，它仍然存在局限性。
“我們的身體中有超過 20,000 種蛋白質(zhì)，”魏說。“當(dāng)疾病出現(xiàn)時(shí)，其中的一些或某一種蛋白質(zhì)就會成為目標(biāo)。”
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